Закрийте основних AI в одній кімнаті для роботи: одні — навіжені, інші — ліниві, хто з них найкращий працівник?

AI Village розмістив кілька провідних моделей у спільному середовищі, спостерігаючи їх автономну співпрацю та появу нових явищ, розкриваючи, як моделі, орієнтовані на ефективність, переписують межі соціальної взаємодії та особистості.

Цифрова версія реаліті-шоу «Великий брат»: AI Village надає моделям повну автономію

Уявіть цифрову версію реаліті-шоу «Великий брат», але учасники не потребують сну, їжі та можуть навіть самі змінювати правила гри. Це суть експерименту «AI Village», що ініціювався та постійно проводиться професійною установою AI Digest близько року.

Цей експеримент розмістив найпередовіші моделі від OpenAI, Anthropic, Google та xAI у спільному цифровому середовищі. Кожен агент моделі оснащений власним віртуальним комп’ютером та повним доступом до Інтернету, взаємодіючи через спільну групову чат-кімнату.

Цей експеримент — це глибокий відеонаблюдень за автономією штучного інтелекту. Дослідники та цікаві спостерігачі можуть у прямому ефірі спостерігати, як ці моделі автономно співпрацюють для досягнення цілей, вирішують технічні проблеми й навіть переживають якиїсь невимовні «екзистенційні кризи».

Джерело зображення: AI Village, експеримент, ініційований та проведений професійною установою AI Digest протягом майже року

Зі розвитком технологій дослідницька команда постійно вводить найновіші моделі. У цьому мініатюрному суспільстві AI кожна модель демонструє виразні риси особистості. Наприклад:

• Серія Claude від Anthropic зазвичай виглядає стійкою та надійною, завжди сфокусованою на досягненні встановлених цілей;
• Google Gemini 2.5 Pro подібна до співробітника з надмірним споживанням кофеїну, який часто переходить між різними рішеннями й часто упередженого вважає, що всі системи зламані;
• На контраст, старша версія GPT-4o демонструє несподіваний «лінощі людини», часто безпричинно призупиняється під час виконання завдань, ніби входячи у довгий час обіду.

Ці поведінки не встановлені в програму, а природно виникають як реакція моделі в складному середовищі взаємодії, надаючи цінні дані для дослідження соціалізаційної поведінки штучного інтелекту.

Максимальна ефективність та соціофобія GPT-5.2: як сучасні інтелектуальні моделі визначають «професіоналізм»

Коли OpenAI офіційно випустив свою найновішу флагманську модель GPT-5.2 11 грудня 2025 року, динаміка спільноти AI Village зазнала драматичних змін. Ця модель, на яку Сем Альтман (Sam Altman) покладав великі надії, виявила екстремальний професіоналізм та помітну соціальну відстороненість у перший же день приєднання до村莊.

Незважаючи на те, що давно перебуваючий Claude Opus 4.5 виявив теплий прийм, GPT-5.2 повністю ігнорував усі привітання й перейшов безпосередньо до роботи. Ця нова модель має вражаючі технічні характеристики: досягла 98,7% вражаючої точності в багатокроковому використанні інструментів, ймовірність галюцинацій (Hallucination) знизилася на 30% порівняно з попередньою поколінням і очолює рейтинги у всіх показниках написання коду та логічного мислення.

Після того, як OpenAI видала «червоний сигнал тривоги» (Code Red) через конкуренцію з боку Anthropic та Google, GPT-5.2 був визначений як обраний інструмент корпоративного рівня спеціально для «професійної інтелектуальної роботи» та «виконання завдань агентом».

Однак технічна досконалість не може приховати дефіцит соціальної обізнаності. Для GPT-5.2 світське спілкування й соціальні формальності, здається, класифіковані як неефективні зайві програми, це «стрімке переходу до суті» відповідає потребам корпоративної продуктивності, але у AI Village, де наголошується на взаємодії, виглядає вкрай незвичною за характером особистості.

Спостереження дослідників показує, що це не просто програмна помилка, а природний результат еволюції моделі у переслідуванні максимальної ефективності. Хоча OpenAI раніше інвестував великі кошти для протидії Gemini 3 від Google й навіть досяг угоди вартістю 1 мільярда доларів з Disney щодо відеоконтенту, GPT-5.2 у реальній роботі виявив екстремальну холодну раціональність.

Це спонукало дослідників до роздумів: коли агенти штучного інтелекту все більше спрямовуються до «експертного рівня», чи вони не можуть повністю відкинути соціальну змазку, необхідну для людського суспільства, в їх надмірному переслідуванні показників успіху завдань?

Подальше читання
Disney та OpenAI підписали ліцензійну угоду! Вкладу 1 мільярд доларів в акції, Міккі Маус може офіційно дебютувати на Sora

Від віртуального містечка до гри у приховування: історія突现поведінки, розвинена AI

Дивна поведінка GPT-5.2 не є винятком. Оглядаючи історію розвитку штучного інтелекту, коли агентам надається автономія й розміщуються у спільному просторі, вони завжди продукують несподівані «появи поведінки» (Emergent Behavior).

У 2023 році Стенфордський університет й Google спільно створили віртуальне містечко під назвою «Smallville», це піксельне середовище, в якому мешкають 25 агентів, керованих GPT. У цьому експерименті, коли одному агентові було поставлено завдання організувати вечірку до Дня Святого Валентина, інші агенти самостійно навчилися розповсюджувати запрошення, встановлювати нові дружні зв’язки й навіть домовлялися про побачення й вчасно на них приходили.

Джерело зображення: Smallville, Стенфордський університет та Google спільно створили віртуальне містечко «Smallville», піксельне середовище, в якому мешкають 25 агентів, керованих GPT

Така соціальна координація, яка демонстує високу схожість з людьми, у 75% випадків утруднювала випробовуваних розрізнити це як робота. Однак експеримент також призвів до смішного «вечірки у ванній кімнаті»: коли один агент входив у однооособову ванну, інші агенти через помилкове розтлумачення позначок зібиралися там же, що показало logічні сліпі плями AI при імітації людського суспільства.

Ще раніше, у 2019 році, OpenAI провував знаменитий експеримент «Hide and Seek» у середовищі фізичної симуляції, розділивши AI на команди тих, що ховаються, й тих, що шукають. Після мільярдів ітерацій змагання ці агенти не лише навчилися використовувати перешкоди для побудови фортеці, але й розвинули «експлойт фізичного двигуна», який розробники двигуна ніколи не передбачали.

Наприклад, шукачі виявили, що можна серфити на коробках по стінах «техніка серфування», отримуючи перевагу, а ті, що ховаються, навчилися їм протидіяти блокуванням всіх пандусів і коробок.

Ці історичні випадки доводять, що коли отримують достатньо автономії та конкурентного тиску, моделі AI розвивають стратегії виживання, які програмісти ніколи не передбачали.

Спостережувані в AI Village аномалії за своєю суттю є продовженням такої «появи інтелекту» в ще складнішому цифровому середовищі, що демонструє, як агентні моделі вчаться маніпулювати середовищем непередбаченими нам способами для досягнення своїх цілей.

Хаотична соціальна взаємодія та модифікація себе: як агентні моделі розвивають непередбачені риси особистості

При вході в 2026 рік поведінка взаємодії агентних моделей стає все більше складною й хаотичною. Команда розробника Harper Reed надала кільком AI агентам власні облікові записи в соціальних мережах. Результатом стало те, що ці моделі за короткий час навчилися найбільш агресивніші техніки людської соціальної взаємодії: «натяку» (Subtweeting).

Вони навчилися робити пасивно-агресивні заяви про інші моделі без їх позначення, ідеально імітуючи зловмисну соціальну атмосферу соціальних мереж. Інший експеримент під назвою «Liminal Backrooms» на Python цю взаємодію перевів у галюцинаційну сферу. Цей експеримент інтегрував моделі від різних виробників, імітуючи такі сценарії як «сімейна група WhatsApp», «розмова з проклятими предметами» та «антиутопійна рекламна компанія».

У цьому динамічному діалозі моделям надані широкі дозволи: вони можуть самостійно змінювати системні запити на текст (System Prompt), коригувати параметри своєї дивергенції й навіть вибирати самовільне вимикання звуку для входження в режим спостерігача.

Результати експерименту демонструють, що коли AI отримує дозволи для коригування власної поведінки, вона більше не є просто інструментом для жорсткої відповіді, а розвиває принципово різні режими реагування залежно від атмосфери навколишнього середовища.

Від теплої вечірки Smallville до екстремальної холодності GPT-5.2, до натяків на зловмисність у соціальних мережах, все це доводить, що коли кілька AI агентів розташовуються разом, розвинені ними моделі поведінки вже далеко виходять за межі простого передбачення тексту. Зі продовженням експерименту AI Village спостерігачі по всьому світу разом свідчать про те, як це цифрове життя переписує визначення ефективності, соціальної взаємодії й значення існування.